Qu'est-ce que la Data Science et comment devenir Data Scientist ?

Au fil des ans, la data science est rapidement devenue une option de carrière populaire. Avec les possibilités croissantes de l’intelligence artificielle et d’autres domaines, la data science est devenue un domaine de recherche et de travail pertinent.

Si vous aussi vous vous intéressez à la data science en tant que carrière, alors ce blog vous aidera à fournir des informations sur son potentiel. Commençons par les bases de la data science et passons ensuite à d’autres questions essentielles.

Qu’est-ce que la data science ?

La data science est un domaine multidisciplinaire qui utilise les statistiques, les algorithmes, l’analyse des données et les techniques d’apprentissage automatique pour étudier des modèles et d’autres phénomènes. Les connaissances ainsi acquises sont ensuite utilisées pour la résolution de problèmes et la poursuite de la recherche dans différents domaines scientifiques et techniques.

Que fait un data scientist ?

Les data scientistes étudient des données pour discerner des tendances ou des caractéristiques. Ils utilisent un certain nombre de techniques et de modèles de recherche pertinents pour donner un sens aux données. Les conclusions auxquelles ils parviennent peuvent ensuite être utilisées pour fournir aux entreprises et aux agences des informations importantes. Ces résultats peuvent ensuite être utilisés par les entreprises pour élaborer des stratégies et concevoir de meilleures politiques ou de meilleurs produits.

En outre, les data scientistes peuvent également aider à développer les outils utilisés dans la data science. Ils jouent un rôle clé dans la création d’algorithmes, les tests et la recherche, ainsi que dans la construction d’autres outils.

Pourquoi faire carrière dans les data sciences ?

De nos jours, toutes sortes d’entreprises investissent dans les sciences et l’analyse des données pour prendre de meilleures décisions, tant pour elles-mêmes que pour leurs clients. Les data scientists sont devenus un atout pour la plupart des entreprises et des équipes.

Portée de la data science

En France, les grands secteurs comme les soins de santé, les produits pharmaceutiques, les banques, les télécommunications, le commerce électronique et les médias ont besoin de data scientistes.
L’Inde est le deuxième pays le plus important en termes d’emplois dans le domaine des data sciences, après les États-Unis. Un emploi sur dix dans le domaine de la data science ou de l’analyse est occupé par l’Inde.
Il y a actuellement jusqu’à 50 000 offres d’emploi en data science en Inde, ce qui signifie de nombreuses opportunités pour les demandeurs d’emploi qualifiés.

La demande en matière de data science

Actuellement, le plus grand employeur de data scientists est le secteur bancaire et financier, qui représente environ 44% du total des emplois dans le domaine des sciences de la donnée.
L’évolution des technologies signifie que la science des données va connaître une forte demande dans des domaines comme l’IA, la cyber sécurité, l’exploration spatiale et le transport sans conducteur. (The Economic Times)

Qualification requise pour la data science

Comme la data science utilise une approche multidisciplinaire pour la résolution et l’analyse des problèmes, vous devez avoir de solides connaissances en mathématiques, en statistiques et en informatique avant de pouvoir devenir data scientist. La préférence est donnée aux candidats ayant une bonne connaissance des langages de programmation et une expérience professionnelle pertinente.

DEGREE	FIELD OF STUDY
Bachelors	Maths, Statistics, Computer Science, IT, Engineering, Physics
Masters	Data Science, Applied Maths, or related fields

Un pourcentage important de data scientistes obtiennent également un doctorat dans leur domaine. Il est important d’acquérir des compétences en programmation dans le cadre de votre université ou en tant que compétences complémentaires. Les cours et les certifications en ligne, les stages et l’expérience professionnelle sont également très utiles dans une carrière en sciences des données.

Cours et certifications en data science

Voici une liste de quelques cours et certifications populaires en Data Science.

Website: Coursera/University of Michigan
Course: Applied Data Science with Python Specialization
Price: INR 3,474 per month
Format: Online
Learning duration: Self-paced (Approx. 5 months)
Website: Udacity
Course: Intro to Machine Learning
Price: Free
Format: Online
Learning duration: Self paced (Approx. 6 months)
Website: Dataquest
Course: Data Analyst in R
Price: Free
Format: Online
Learning duration: Self-paced
Website: Udemy
Course: Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp
Price: INR 12,480
Format: Online
Learning duration: Self-paced
Website: Coursera
Course: IBM Data Science Professional Certificate
Price: INR 2,765 per month
Format: Online
Learning duration: Self-paced (2 months approx.)
Website: Coursera/John Hopkins University
Course: Data Science Specialization
Price: INR 3,474 per month
Format: Online
Learning duration: Self-paced (8 months approx.)
Website: Udemy
Course: The Data Science Course 2019
Price: INR 12,800
Format: Online
Learning duration: Self-paced
Website: Datacamp
Course: Introduction to Machine Learning
Price: Subscription-based (INR 2020 per month for 247 courses)
Format: Online
Learning duration: 6 hours
Website: Edureka
Course: Data Science Certification Course using R
Price: INR 24,899
Format: Online
Learning duration: 30 hours
Site Web: Université Edx / Harvard
Cours: Certificat professionnel en science des données
Prix: 441,9 $ / 30 723 INR (environ) pour 9 cours
Format: en ligne
Durée de l’apprentissage: à votre rythme (2-4 mois)
Site Web: Digital Vidya
Cours: programme de maîtrise en science des données
Prix: 34 900 INR + TPS
Format: en ligne
Durée d’apprentissage: à votre rythme (minimum 21 semaines)
Site Web: Simplilearn
Cours: Programme de maîtrise en science des données
Prix: 44 999 INR
Format: En ligne
Durée de l’apprentissage : Cours à votre rythme ou en ligne
Site Web: Coursera / Duke University
Cours: Statistiques avec spécialisation R
Prix: INR ₹ 3,474 par mois
Format: En ligne
Durée d’apprentissage: À votre rythme (Environ 7 mois par cours)
Site Web: Upgrad / IIIT Bangalore
Cours: PG Diploma in Data Science
Prix: INR 2,85,000
Format: Online
Durée d’apprentissage: 11 mois

Rôles professionnels en science des données

RÔLE	RESPONSABILITÉS MAJEURES
Scientifique des données	Analyser des données brutes, utiliser des techniques et des outils d’analyse de données, partager des informations avec les entreprises, élaborer des stratégies
Analyste de données	Traitement des ensembles de données, visualisation, optimisation, création d’algorithmes, exécution de requêtes sur les bases de données
Ingénieur de données	Utiliser la technologie Big Data et Hadoop, créer des logiciels utiles, travailler avec les technologies SQL, fournir des solutions d’entreposage de données
Professionnel de la Business Intelligence	Identifier comment le Big Data peut être utilisé, interpréter des volumes de données élevés, fournir des informations pertinentes pour les solutions d’entreprise
Statisticien	Utiliser des outils statistiques, organiser les données, extraire des informations des ensembles de données, créer des théories et des méthodologies statistiques
Ingénieur Machine Learning	Effectuer des tests A / B, construire et implémenter des algorithmes et des pipelines de données, produire des produits ou services basés sur les données, aider aux opérations,

Salaires de Data Science

Le salaire moyen d’un emploi en science des données peut varier selon les compétences et l’expérience. Voici un salaire annuel moyen pour la science des données et les rôles professionnels associés.

RÔLE DE L’EMPLOI	SALAIRE ANNUEL MOYEN (0-3 ANS D’EXPÉRIENCE)	ÉCHELLE SALARIALE (LPA)
Scientifique des données	6.3 lakhs	3 à 20
Analyste de données	4.9 lakhs	1,9 à 8,2
Ingénieur de données	5 lakhs	3,4 à 20
Analyste d’affaires	5,8 lakhs	2,5 à 10
Ingénieur Machine Learning	7 lakhs	3,2 à 20
Analyste statistique	5,8 lakhs	1,9 à 10

Source de données : AmbitionBox

Compétences en science des données

Jetez un œil aux compétences nécessaires pour travailler en science des données.

Compétences de base :

COMPÉTENCE	DÉTAILS
Mathématiques	Bonne compréhension du calcul multivariable et de l’algèbre linéaire
Statistiques	Connaissance des outils et des techniques pour découvrir des modèles et des relations dans les données
Programmation et langages	Possibilité d’utiliser des programmes comme R, Python, SQL et Hadoop
Lutte contre les données	Traitement des données imparfaites ou incohérentes et des données non structurées pour l’analyse et l’extraction d’informations utiles
Visualisation de données	Utiliser des outils de visualisation pour présenter les informations issues de l’analyse des données et les communiquer à l’entreprise
Apprentissage automatique	Connaissance pratique des algorithmes et d’autres facettes comme les réseaux de neurones et l’apprentissage contradictoire

Compétences générales :
curiosité, créativité, communication, pensée critique, sens des affaires et travail d’équipe

Outils de science des données

RÔLE DE L’EMPLOI	OUTILS
Scientifique des données	Apache Giraph , Hadoop , Apache Pig , Apache Storm , D3.js , Network X , GNU Octave , Rapid Miner , etc.
Analyste de données	Spark , Excel , KNIME , pandas , Spotfire , Bokeh , etc.
Ingénieur de données	Hive , Mesos , HBase , Cascading , R Studio , Scala , etc.
Ingénieur Machine Learning	Scikit-learn , BigML , Data Robot , GraphLab Create , Logical Glue , ML Base , Tensor Flow , etc.

Plans de carrière communs pour devenir data scientist

Voici quelques moyens courants de devenir un spécialiste des données.

Parcours de carrière 1 :
Obtenir une licence en informatique → Obtenir une certification en Big Data/Analyse de données → Rejoindre une entreprise en tant que Data Scientist ou Ingénieur stagiaire ou employé

Parcours de carrière 2 :
Obtenir une licence et/ou une maîtrise en mathématiques appliquées ou en statistiques → Suivre des cours en ligne sur les langages de programmation et la science des données/analyse → Réaliser des projets sur des plateformes telles que Kaggle et constituer un portfolio → Postuler à des emplois dans le domaine de la science des données

Parcours de carrière 3 :
Obtenir une licence en physique → Suivre des cours de programmation en ligne languages→ Obtenir des certifications professionnelles en science des données et en apprentissage automatique → Faire un stage ou obtenir un emploi en tant que scientifique des données ou ingénieur en apprentissage automatique

Parcours de carrière 4 :
Obtenir une licence en administration des affaires → Opter pour un master en sciences des données ou en marketing/analyse commerciale → Effectuer un stage ou trouver un emploi en tant qu’analyste de données

Note : Les parcours ci-dessus ne sont que des exemples de parcours courants. Il n’existe pas de parcours de carrière fixe pour débuter une carrière dans le domaine des sciences des données. Les étapes de la carrière peuvent varier en fonction des antécédents, des intérêts et des compétences de l’individu.

Conseils pour obtenir un emploi dans le domaine des data sciences

Ce sont là des compétences essentielles que vous devez avoir pour faire carrière dans les data sciences.

1. Développer de solides compétences en mathématiques et en statistiques

Une base solide en mathématiques et statistiques appliquées peut être très utile en data science. C’est une compétence clé pour analyser les grands volumes de données et les tendances des données collectées par les grandes entreprises.

2. Apprendre les langages de programmation

Des langages comme Python et R sont très pertinents pour prendre une longueur d’avance dans une carrière en data science. Savoir coder est également essentiel pour travailler avec des données volumineuses.

3. Cours et certifications

Il existe toute une série de cours et de programmes pertinents et intéressants dans le domaine de la data science, tant en ligne que hors ligne. Ces programmes comprennent l’exploration de données, les outils statistiques, le codage, l’apprentissage machine, etc. Quelques unes de ces certifications en poche vous aideront à augmenter vos chances d’emploi en tant que spécialiste des sciences des données.

4. Travailler sur des projets de science des données

Apprendre à utiliser des outils et des techniques n’est pas la seule façon de devenir un data scientist. Se constituer un portefeuille en travaillant sur des projets réels, soit en tant que stagiaire dans une entreprise concernée, soit de manière indépendante sur des plateformes comme Kaggle, peut être très bénéfique.

5. Développer son sens des affaires

Les entreprises veulent engager des spécialistes des données pour les précieux apports qu’ils peuvent fournir au cours du processus de mise au point de la stratégie et du produit. Savoir comment utiliser les résultats de l’analyse des données et les présenter sous forme d’idées créatives ou de solutions commerciales est un moyen brillant d’aiguiser votre crédibilité en tant que spécialiste des données.